S'abonner

P71 - Application de ChatGPT dans la réalisation des revues systématiques - Une nouvelle approche dans l'utilisation de l'intelligence artificielle dans la recherche scientifique - 10/05/24

Doi : 10.1016/j.jeph.2024.202511 
A. Ouarhim 1, , EA. Bouaiti 1, 2, , K. Ennibi 2
1 Faculté de médecine et de pharmacie de Rabat, Université Mohammed V, Laboratoire de biostatistique, recherche clinique et épidémiologie, Rabat, Maroc 
2 Centre de virologie et de maladies infectieuses et tropicales. Hôpital militaire d'instruction Mohammed V, Rabat., Unité de recherche biomédicale et épidémiologie (URBE), Rabat, Maroc 

Auteurs correspondants

Résumé

Introduction

La revue systématique joue un rôle crucial dans la synthèse des résultats de recherche à travers diverses études, offrant des aperçus complets que les études individuelles ne peuvent fournir seules. Cependant, le processus traditionnel de méta-analyse est souvent laborieux et sujet à des erreurs humaines. L'avènement de systèmes d'intelligence artificielle (IA) avancés, tels que ChatGPT, présente une opportunité de révolutionner ce processus. Cette étude examine le potentiel de ChatGPT dans l'amélioration de l'efficacité et de la précision des méthodologies de méta-analyse, en se concentrant sur la recherche de littérature, l'extraction de données, et l'évaluation de la qualité et des biais des études.

Méthodes

Nous avons intégré ChatGPT dans le processus d'une revue systématique sur l'efficacité des vaccins antituberculeux chez les patients adultes vivant avec le VIH en utilisant les moteurs de recherche Pubmed, Cochrane Library, Scopus et Science direct. L'IA a été chargée d'assister dans la recherche de littérature, le criblage des résumés et des textes complets, l'extraction de données pertinentes, et l'évaluation de la qualité et des biais des études incluses. Pour évaluer l'efficacité de ChatGPT, ses performances ont été comparées à une revue systématique où des méthodes traditionnelles manuelles étaient employées par deux chercheurs. Les indicateurs de performance clés comprenaient le temps nécessaire pour le traitement des données, le volumes des articles analysés, la précision de l'extraction de données et la capacité à identifier les biais et les tendances thématiques.

Résultats

L'utilisation de ChatGPT a entraîné une réduction de 40 % du temps de travail nécessaire pour la revue de la littérature et l'extraction de données. En moyenne, le processus manuel était de 100 heures alors qu'elle est de 60 heures avec l'assistance de ChatGPT. Cette amélioration du temps est attribuable à la capacité de l'IA à traiter rapidement de grands ensembles de données textuelles et à effectuer des tâches répétitives plus efficacement que les méthodes manuelles. Le volume des articles analysés a été également amélioré par le ChatGPT qui a permis de sélectionner 690 articles versus 279 par la méthode classique soit une amélioration d'environ 150 %. Dans la revue systématique impliquant un grand nombre d'études, ChatGPT a démontré une capacité exceptionnelle à gérer et à analyser de vastes ensembles de données, facilitant une revue plus complète et systématique que les méthodes conventionnelles. La comparaison entre les données extraites par ChatGPT et celles extraites manuellement a révélé une concordance élevée, avec un taux de précision de l'extraction de données de 98 %. Cette précision élevée démontre la fiabilité de ChatGPT dans l'identification et l'extraction de données pertinentes pour la revue systématique. ChatGPT a réussi à détecter des biais subtils liées à la taille de l'échantillon et au financement des études, qui n'avaient pas été initialement identifiées par les chercheurs humains.

Conclusion

Cette étude souligne le potentiel de l'IA, en particulier de ChatGPT, dans la réalisation des revues systématiques. L'intégration de ChatGPT dans les processus de revue systématique représente un pas significatif en avant dans la synthèse de la recherche, ouvrant la voie à des approches assistées par l'IA plus sophistiquées dans diverses disciplines scientifiques.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Mots-clés : ChatGpt, Intelligence artificielle, Revue systématique, Extraction de données, Biais



© 2024  Publié par Elsevier Masson SAS.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Vol 72 - N° S2

Article 202511- mai 2024 Retour au numéro
Article précédent Article précédent
  • P70 - Integrating diverse study designs in child psychiatry research: a meta-epidemiological analysis
  • S. Sable, A. Bourmaud, C. Alberti
| Article suivant Article suivant
  • P72 - Automédication par les médicaments modernes chez les femmes enceintes de l'Afrique - Revue systématique et méta-analyse
  • A. Bouqoufi, L. Lahlou, F. Ait El Hadj, S. Boujraf, R. Razine, R. Abouqal, Y. Khabbal

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

Déjà abonné à cette revue ?

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2024 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.